| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题背景 | 第12-13页 |
| 1.1.1 无线传感器网络研究现状 | 第12-13页 |
| 1.1.2 无线传感器网络特点 | 第13页 |
| 1.2 传感器网络体系结构 | 第13-17页 |
| 1.2.1 传感器节点体系结构 | 第14-15页 |
| 1.2.2 传感器网络的特点 | 第15-17页 |
| 1.3 分布式数据挖掘技术简介 | 第17-18页 |
| 1.4 论文所作的工作 | 第18-19页 |
| 1.5 文章的结构 | 第19-20页 |
| 第二章 网络模型描述及研究现状 | 第20-37页 |
| 2.1 网络数据模型—KDD CUP 1999 数据 | 第20-22页 |
| 2.2 现有的入侵检测算法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 传感器网络入侵检测技术现状与挑战 | 第22页 |
| 2.2.2 入侵检测算法概述 | 第22-23页 |
| 2.2.3 入侵检测的分类 | 第23-24页 |
| 2.3 以往的入侵检测算法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 基于统计的方法 | 第24页 |
| 2.3.2 基于偏移的方法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 基于距离的方法 | 第25-26页 |
| 2.3.4 基于聚类的方法 | 第26页 |
| 2.3.5 基于密度的方法 | 第26-27页 |
| 2.3.6 高维数据的孤立点挖掘方法 | 第27页 |
| 2.4 无监督入侵检测算法面临的挑战 | 第27-28页 |
| 2.5 入侵检测技术的发展方向 | 第28-30页 |
| 2.6 分布式数据挖掘技术现状 | 第30-37页 |
| 2.6.1 典型的分布式数据挖掘系统 | 第30-34页 |
| 2.6.2 分布式数据挖掘系统的特点 | 第34-37页 |
| 第三章 基于蚁群算法的入侵检测算法 | 第37-53页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 聚类分析中的相似度度量方法 | 第38-40页 |
| 3.2.1 数值属性的相似性测量方法 | 第38-39页 |
| 3.2.2 类属性的相似性测量方法 | 第39页 |
| 3.2.3 混合属性的相似性测量方法 | 第39-40页 |
| 3.3 目前聚类算法存在的一些问题 | 第40-41页 |
| 3.4 蚁群算法简介 | 第41-46页 |
| 3.4.1 蚁群算法的原理 | 第41-42页 |
| 3.4.2 基于蚁群的聚类算法的产生 | 第42-43页 |
| 3.4.3 蚁群算法的优点与不足 | 第43-44页 |
| 3.4.4 基于蚁群原理的聚类 | 第44-46页 |
| 3.5 基于蚁群算法改进的FCM 聚类算法的入侵检测 | 第46-48页 |
| 3.6 实验分析 | 第48-52页 |
| 3.6.1 实验数据预处理 | 第48-50页 |
| 3.6.2 试验结果 | 第50-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 分布式入侵检测系统 | 第53-66页 |
| 4.1 本章算法来源 | 第53页 |
| 4.2 异常评估函数 | 第53-57页 |
| 4.2.1 分类属性数据的相关性 | 第54-55页 |
| 4.2.2 混合属性空间的连接 | 第55-57页 |
| 4.3 分布式模型的建立 | 第57-60页 |
| 4.3.1 局部数据模型的建立 | 第57-58页 |
| 4.3.2 全局模型的建立 | 第58-59页 |
| 4.3.3 分布式入侵检测 | 第59-60页 |
| 4.4 针对动态数据的单遍遍历算法 | 第60-62页 |
| 4.5 实验结果 | 第62-65页 |
| 4.5.1 数据预处理 | 第62-63页 |
| 4.5.2 本章算法与传统基于聚类的入侵检测算法的对比 | 第63-64页 |
| 4.5.3 集中式入侵检测和分布式入侵检测的对比 | 第64-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 能量有效的分布式数据查询技术 | 第66-83页 |
| 5.1 研究背景 | 第66-67页 |
| 5.2 研究现状 | 第67-70页 |
| 5.3 能量有效的数据查询方法 | 第70-77页 |
| 5.3.1 算法简介 | 第70页 |
| 5.3.2 算法流程 | 第70-74页 |
| 5.3.3 能量优先的可重叠聚类算法 | 第74-75页 |
| 5.3.4 基于核函数的监督学习方法 | 第75-76页 |
| 5.3.5 k 近邻加权平均方法 | 第76-77页 |
| 5.4 算法性能分析 | 第77页 |
| 5.5 实验结果 | 第77-81页 |
| 5.6 本章小结 | 第81-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 硕士期间发表论文情况 | 第89页 |
